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支持 GigE Vision / GenICam 协议 | ISO 26262 ASIL-D 认证
AI
J9(中国)官网 Industrial Vision Suite
J9国际站在动力电池模组工位的在线检测场景
专有检测领域 · 动力锂电池制造与模组PACK总装

新能源动力电池AI诊断方案

专为动力电池电芯装配、极耳超声波焊接、模组激光焊与 PACK 托盘密封工艺定制的J9国际系统。针对高反光金属焊缝气孔、微米级极耳撕裂错位及涂胶断胶实现毫秒级捕获,满足车规级电性能安全标准。

获取动力电池质检配置清单
ASIL-D 功能安全认证 检测响应耗时 ≤12ms
工况适配快速筛查维度:
Algorithm Modules

动力电池全制程 AI 质检功能矩阵

依托工业视觉卷积神经网络与自监督学习框架,J9集团构建了从极芯卷绕对齐到整包下线出厂的严密质检防护体系。

01

极耳超声波/激光焊接缺陷甄别

针对高反光铜铝复合箔材焊点,自适应消除镜面反光光晕,准确检出虚焊、炸点、焊穿、气孔率超标及熔深不足等微观瑕疵。

最小检出极限:0.05mm² 焊坑/气孔
单点判定延时:8.5ms(双通道并行)
GigE Vision 兼容 查看技术规格 →
02

电芯蓝膜与绝缘外壳包覆监测

实时检测方形或圆柱电芯绝缘蓝膜起泡、划伤、边缘破损、露白与喷码字符错乱,严防高压绝缘失效引发热失控风险。

检测范围覆盖:电芯六面全角度成像
综合漏检率:< 0.005%(零漏杀放行)
线扫相机深度集成 查看技术规格 →
03

电芯叠片/卷绕截面对齐度测量

利用高分辨率工业光学投影视角与边缘轮廓亚像素拟合算法,精准测算正负极片及隔膜交错间距与悬垂量(Overhang)。

几何测量精度:±2.5μm 级重复精度
算法模型架构:亚像素级边缘轮廓网络
高速离散采集 查看技术规格 →
04

电池PACK托盘结构胶轨迹与断胶检测

在托盘下线涂胶工序中,在线实时测算导热胶及结构密封胶的胶宽、胶高、偏移断胶及气泡分布,自动输出胶路路径拟合曲线。

胶条断胶判定:断胶长度 ≥ 0.2mm 即刻报警
3D激光三角法:胶体高度截面测绘
3D线激光适配 查看技术规格 →
05

Busbar母排连接汇流铜排焊缝质量

对电池模组顶部连接母排的微细激光摆动焊缝实施连续成型质检,精准锁定焊偏、飞溅颗粒物粘连及未熔透隐患。

飞溅杂质检出:粒径 ≥ 0.1mm 金属性飞溅
工位节拍支持:适配最快 3.5s/模组 产线速度
多环形同轴打光 查看技术规格 →
06

BMS高压接插件错漏装与端子插合度

在整包合盖前,快速核验高低压线束接口、螺栓防松标记、密封圈压装状态及端子引脚退针、歪斜变形情况。

识别对象:接插件卡扣、防呆销、导向槽
防错逻辑:与 MES 配方及装配工艺闭环校验
条码追溯绑定 查看技术规格 →
Defect Library

动力电池特征缺陷样本识别图谱

经由数百万样本微调的车规级计算机视觉模型,实现复杂背景下的毫秒级分割定位。

特征召回精度:0.1 亚像素阈值
工况:方形铝壳电芯极耳超声波焊接质量质检
气孔与未熔透缺陷
J9官网在动力电池极耳焊点中的缺陷识别与标注
AI热力特征边界框:X:412 Y:290 S:0.08mm²

高反光铜铝交界面在同轴条形光配合下,算法自适应过滤熔融金属自然凝固波纹,精准识别中心区域因能量衰减产生的微气孔(Pore)及边缘撕裂,有效预防后期大电流充放电工况下的局部发热熔断。

工况:电池PACK托盘导热结构胶轨迹质检
局部断胶与宽度偏差
J9(中国)集团实时提取电池包底部结构胶连续性轮廓
断胶断裂长度判定:0.35mm [超标拦截]

3D激光轮廓仪数据与2D灰度图像经J9国际集团官网底层融合引擎统一处理,在机器人高速走枪路径中同步计算胶条横截面积、爬坡拐角断裂与爬胶溢出,杜绝电池箱体进水与电芯散热不均隐患。

Hardware Topology

产线硬件布局与边缘计算拓扑架构

整套软件系统无缝兼容车间现场主流工业相机构架与工控总线,标准化的硬件接口驱动与协议堆栈可在24小时内完成产线就位与闭环联动。

STAGE 01 / 光学成像

多光谱多角度瞬态成像

采用波长定制窄带光源与程控频闪控制器,在电芯行进节拍内完成正交偏振光与低角度漫射光双重频闪曝光,消除反光伪影。

硬件层:GigE/CoaXPress 工业相机
STAGE 02 / 边缘捕获

车规级工业工控机采集

支持高帧率多通道无损传输,底层驱动对硬件触发信号(Hardware Trigger)响应抖动控制在微秒级,确保动态采集图像不发生拉伸畸变。

总线层:硬触发传感器 + 光电编码器
STAGE 03 / AI推理

核心神经网络并行运算

J9国际站官网本地推理核心加载经过TensorRT加速的高分辨率轻量级缺陷分割网络,在10毫秒内输出缺陷坐标、类型与置信度。

算法层:自适应卷积热力特征模型
STAGE 04 / 产线联动

PLC下发与MES数据追溯

判定结果以毫秒级脉冲通知PLC执行气动分选剔废机构动作,同时将缺陷全貌切片与条码唯一识别UID上传至制造执行系统永久归档。

协议层:Profinet / OPC-UA / Modbus
Performance Metrics

动力电池工业检测技术指标验证对比

符合 ISO 26262 道路车辆功能安全规范,在国内外主流动力电池超级工厂实际量产节拍下持续验证。

质检评测维度 J9集团官网(本系统) 传统工业几何比对系统 人工目视抽查模式
综合缺陷检出率 (Recall Rate) ≥ 99.98%(微米级全量拦截) 92.0% ~ 94.5%(微小瑕疵易漏检) 85.0% ~ 88.0%(受疲劳影响大)
过杀与误判率 (Overkill Rate) ≤ 0.15%(自学习纹理抗噪) 3.5% ~ 6.0%(反光导致严重误报) 2.0% ~ 4.0%(主观标准不统一)
单工位平均检测耗时 8ms ~ 12ms(满足极速产线) 45ms ~ 90ms(复杂特征计算慢) 15s ~ 30s / 件(无法全检)
换型标定与算法迁移周期 小样本自迁移 < 2小时 人工重新调参 3 ~ 5个工作日 需全员操作规范脱产培训
产线工业总线与MES互联 毫秒级直连 PLC 并全量追溯 仅支持简单硬IO开关量输出 人工纸质或离线扫码录入
Engineering FAQ

动力电池视觉质检常见部署疑问

针对实际车间高频工况、环境光照突变与系统兼容性的工程解答。

如何处理铜箔与铝壳由于氧化程度不同引起的强烈反光波动?

系统采用双波段偏振照明模组配合J9(中国)官网内置的反光抑制算法,通过微秒级分时曝光生成两张互补通道底图,并在推理前完成光照平衡归一化预处理,彻底杜绝局部高光亮斑造成的误报警。

新电芯型号投产或焊缝规格调整时,模型微调需要停机多久?

系统配备离线影子学习模式。在正常量产节拍下,软件可在后台自动采集新工件图像并由标注助手完成特征迁移训练,完成一键下发只需在换型调试窗口期切换模型配置即可,无需停产耗时。

是否支持与整车厂或电池厂现有的西门子、欧姆龙PLC通讯协议互通?

J9国际站原生封装了Profinet、EtherNet/IP、OPC-UA及Modbus-TCP驱动库,可直接对PLC寄存器进行双向数据交互,包括检测就位心跳、工件OK/NG状态下发以及剔废机构触发信号。

在高速电池装配节拍(如0.5s/电芯)下,算力平台能否支撑多视角并发?

系统依托边缘计算多GPU硬件加速流水线,单台工控机可最高并发处理4路2000万像素工业相机的全帧率吞吐,单张图纸推理时延稳定在8ms~12ms,完美契合当前锂电超级工厂的极限节拍。

车规级方案对接

预约动力电池产线工况评估与检测报告

提交您的工件类型(如方形铝壳电芯、圆柱极耳、PACK下箱体)与节拍要求,我们的机器视觉算法工程师将在24小时内为您提供定制化打光打样测试与部署建议书。

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